Прогностическая химия: машинное обучение для внедрения реакций, разработки реакций и открытия реакций

Predictive chemistry: machine learning for reaction deployment, reaction development, and reaction discovery
Connor W. Coley, Zhengkai Tu, Thijs Stuyver
2022-11-28

компьютерная ретросинтезмашинное обучение для внедрения реакцийпредсказательная химияразработка реакцийоткрытие реакций
Область прогностической химии связана с разработкой моделей, способных описывать взаимодействие и протекание реакций между молекулами. Она охватывает давнюю задачу компьютерно-обусловленного ретросинтеза, но по своим целям гораздо шире и амбициознее. В этом обзоре мы суммируем несколько направлений, в которых модели прогностической химии обладают потенциалом ускорить внедрение, разработку и открытие органических реакций и продвинуть синтетическую химию.
1
Предиктивная химия может способствовать открытию новых органических реакций.
2
Предиктивная химия может ускорить разработку органических реакций.
3
Предиктивная химия имеет потенциал ускорить внедрение органических реакций.
4
Модели предиктивной химии направлены на описание взаимодействия и реакций молекул, выходя за рамки ретросинтеза.
5
В обзоре суммированы несколько областей, где модели предиктивной химии могут продвинуть синтетическую химию.

Модели предиктивной химии для органических реакций

Использование моделей машинного обучения для описания, предсказания и ускорения внедрения, разработки и открытия органических реакций, включая их поведение и результаты

Publication Details
Publication Date
2022-11-28
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
147
Access Type
Author Information
Authors
Connor W. Coley
Zhengkai Tu
Thijs Stuyver
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%